R-19152-2017 -Algoritmos para la detección de contaminantes en bollería industrial y semillas en cítricos

Los consumidores son cada vez más exigentes con los productos alimentarios que consumen, no admitiéndose defectos en el producto, ni la presencia de cuerpos extraños; por otra parte, el sector altamente competitivo, busca cada vez mayor calidad en sus productos por lo que son necesarios más puntos de control para asegurar la calidad. Los sistemas de inspección visual son unas de las herramientas que permiten alcanzar dicho objetivo. En particular, los sistemas no invasivos, como los escáner, permiten inspeccionar y detectar irregularidades así como cuerpos extraños o contaminantes en el interior de los alimentos. El software desarrollado en C++ permite la detección de sustancias extrañas en alimentos a partir del análisis de imágenes procedentes de escáner de rayos X situados en la linea de producción. El software extrae las características de las muestras, y tras procesar esta información comparándola con una base de conocimiento establecida durante el entrenamiento se establece si la muestra contiene sustancias extrañas o no. El software ya se ha aplicado con éxito en la detección de sustancias extrañas y desconocidas a priori en bollería de distintos tipos, tanto rellena de cacao como sin relleno. El software ha conseguido una tasa de clasificación de cuatro muestras por segundo independientemente del tipo de bollería, con mil muestras de entrenamiento para el aprendizaje automático. Una configuración determinada del software ya se ha aplicado con éxito en la detección de pepitas dentro de naranjas mediante detección de patrones.

Ficha técnica

Tipo de tecnología SOFTWARE
Inventores Amadeo Iborra Carreres, Antonio Soriano Asensi, José María Benlloch Baviera, María José Rodríguez Álvarez, Filomeno Sánchez Martínez